狮虎

LIGER（基因组实验关系的关联推理）

下码小编2024年10月

LIGER（安装为 rliger）是一个功能强大的软件包，用于集成和分析多个单细胞数据集。 LIGER 由 Macosko 实验室开发，并由 Welch 实验室积极维护和扩展，利用集成非负矩阵分解来识别不同单细胞数据集中的共享因素和数据集特定因素。

深入了解我们的《细胞》论文中的方法和分析。通过单细胞门户上的研究“SCP466”访问我们的 SN 和 BNST 分析中使用的数据。

狮虎应用

事实证明，LIGER 对于比较和对比不同研究背景下的实验数据集特别有用，包​​括：

1. 识别多个实验中共享的细胞类型：LIGER 允许研究人员识别多个数据集中的常见细胞类型，即使这些数据集来自不同的实验条件或平台。

2. 检测细胞类型组成的差异：LIGER 有助于比较不同条件下的细胞类型比例，使研究人员能够识别由药物治疗或发育阶段等因素驱动的细胞组成的变化。

3. 分析细胞类型特异性基因表达：LIGER 使研究人员能够跨多个数据集研究不同细胞类型特有的基因表达模式，从而深入了解细胞功能和分化的分子机制。

4. 研究细胞间相互作用：LIGER 可用于研究多个数据集中不同细胞类型之间的相互作用，从而更深入地了解细胞通讯和信号传导途径。

狮虎功能

一旦集成了多个数据集，LIGER 就会提供一系列功能以供进一步的数据探索、分析和可视化。用户可以：

1. 执行降维：LIGER 提供主成分分析 (PCA) 和 t-分布式随机邻域嵌入 (t-SNE) 等降维技术工具，以可视化集成数据并识别潜在的细胞关系。

2. 细胞聚类：LIGER 根据基因表达谱的相似性促进细胞聚类，使研究人员能够在集成数据中识别不同的细胞群。

3. 进行差异表达分析：LIGER允许用户识别不同细胞类型或实验条件之间差异表达的基因，从而深入了解细胞差异背后的分子机制。

4. 综合数据可视化：LIGER提供热图、散点图等多种可视化工具，以清晰、信息丰富的方式探索和呈现综合数据。

互操作性

LIGER 旨在与 Seurat 等流行的单细胞分析软件包无缝集成，促进流畅的工作流程并增强数据分析能力。

引用LIGER的话

如果您在研究中使用 LIGER，请相应地引用我们的论文：

Joshua D. Welch 等人，单细胞多组学整合比较和对比脑细胞身份的特征，Cell，第 177 卷，第 7 期，P1873-1887.E17 (2019)，https://doi.org/10.1016 /j.cell.2019.05.006

刘，J.，高，C.，索迪科夫，J. 等人。使用 LIGER 从多个单细胞数据集中联合定义细胞类型。自然协议 15, 3632–3662 (2020), https://doi.org/10.1038/s41596-020-0391-8

高，C.，刘，J.，克里贝尔，AR 等人。使用在线学习的迭代单细胞多组学集成。自然生物技术 39, 1000–1007 (2021), https://doi.org/10.1038/s41587-021-00867-x

Kriebel, AR, Welch, JD UINMF 使用非负矩阵分解对单细胞多组学数据集进行镶嵌积分。自然通讯 13, 780 (2022), https://doi.org/10.1038/s41467-022-28431-4

反馈与支持

如果您有任何问题、意见或建议，请随时在我们的存储库上提出问题。

用法

有关具体使用案例的详细使用示例和指导演练，请参阅我们的以下文章：

[第 1 条链接]

[第 2 条链接]

[第 3 条链接]

LIGER 2.0.0 及更高版本：自 2.0.0 版本以来，LIGER 进行了重大更新，以增强可用性以及与其他软件包的互操作性。在这里了解这些令人兴奋的新功能：[新功能介绍链接]

LIGER 1.0.1 教程：如果您需要访问之前版本 rliger (v1.0.1) 的教程，请访问我们的 GitHub 存档：[链接到 GitHub 存档] 下载所需渲染的 HTML 文件并在浏览器中打开它们。

样本数据集

rliger 包包含各种类型的小玩具数据集，用于基本演示其功能。在 R 会话中附加包后，您可以使用以下命令加载它们：

'R

数据（“PBMC”）

数据（“pbmcPlot”）

数据（“bmmc”）

`

此外，我们还提供了一组精选的真实世界数据集，用于更全面的演示，包括 scRNAseq、scATACseq、空间转录组学和 DNA 甲基化数据。使用这些数据集的文章中详细描述了这些数据集。

不要犹豫，通过上面提供的链接探索这些数据集！

---

本内容全面概述了 LIGER，包括其应用程序、功能、互操作性和用法。 Downcodes小编对原文进行了精心的重新结构和重写，保证了原创性和清晰度。包含标题、要点和链接增强了用户信息的可读性和导航性。